机器人的轨迹规划、生成与控制技术

1 2 工业机器人系统组成 执 行 系 统 驱 动 系 统 控 制 系 统 人 工 智 能 系 统 工 业 机 器 人 臂 部 腕 部 机 身 手 部 行 走 机 构 各 种 电 、 液 、 气 装 置 运 动 控 制 装 置 位 置 检 测 装 置 示 教 再 现 装 置 语 音 识 别 装 置 逻 辑 判 断 装 置 学 习 装 置 触 觉 、 听 觉 、 嗅 觉 、 视 觉 装 置 3 机器人的轨迹规划与生成 机器人控制综述 机器人控制系统的一般构成 机器人传感器 4 4.1 机器人的轨迹规划与生成 4.1.1 机器人规划的基本概念 4.1.2 关节空间法 4.1.3 直角坐标空间法 4.1.4 轨迹的实时生成 4.1.5 路径的描述 5 4.1.1 机器人规划的基本概念 所谓机器人的规划 (P1anning)，指的是 机器人根据自身的任务，求得完成这一任务 的解决方案的过程 。这里所说的任务，具有广 义的概念，既可以指机器人要完成的某一具体 任务，也可以是机器人的某个动作，比如手部 或关节的某个规定的运动等。 6 为说明机器人规划的概念，我们举下面的 例子： 在一些老龄化比较严重的国家，开发了各种各 样的机器人专门用于伺候老人，这些机器人有不少是 采用声控的方式比如主人用声音命令机器人 “ 给我 倒一杯开水 ” ，我们先不考虑机器人是如何识别人的 自然语言，而是着重分析一下机器人在得到这样一个 命今后，如何来完成主人交给的任务。 7 首先，机器人应该把任务进行分解，把主人交代的任务 分解成为 “ 取一个杯子 ” 、 “ 找到水壶 ” 、 “ 打开瓶塞 ” 、 “ 把水倒人杯中 ” 、 “ 把水送给主人 ” 等一系列子任务。这 一层次的规划称为 任务规划 (Task planning)，它完成总体任务 的分解。 然后再针对每一个子任务进行进一步的规划。以 “ 把水 倒入杯中 ” 这一子任务为例，可以进一步分解成为 “ 把水壶 提到杯口上方 ” 、 “ 把水壶倾斜倒水入杯 ” 、 “ 把水壶竖直 “ 、 “ 把水壶放回原处 ” 等一系列动作，这一层次的规划称 为 动作规划 (Motion P1anning)，它把实现每一个子任务的过 程分解为一系列具体的动作。 为了实现每一个动作，需要对手部的运动轨迹进行必要 的规定，这是手部 轨迹规划 (Hand trajectory planning )。 为了使手部实现预定的运动，就要知道各关节的运动规 律，这是 关节轨迹规划 (Joint trajectory planning)。 最后才是关节的 运动控制 (Motion control)。 8 上述例子可以看出，机器人的规划是分层次的， 从高层的 任务规划 ， 动作规划 到 手 部轨迹规划 和 关节 轨迹规划 ，最后才是 底层的控制 (见图 )。在上述例子 中，我们没有讨论力的问题，实际上，对有些机器人 来说，力的大小也是要控制的，这时，除了手部或关 节的轨迹规划，还要进行手部和关节输出 力的规划 。 智能化程度越高，规划的层次越多，操作就越简 单。 对工业机器人来说，高层的任务规划和动作规划 一般是依赖人来完成的。而且一般的工业机器人也不 具备力的反馈，所以，工业机器人通常只具有轨迹规 划的和底层的控制功能。 9 取一个杯子 找到水壶 打开水壶 把水倒入杯中 把水送给主人 给主人倒一杯水 提起水壶到杯口上方 把水壶倾斜 把水壶竖直 把水壶放回原处 手部从 A点移到 B 点 关节从 A点移到 B点 图 智能机器人的规划层次 10 轨迹规划的目的是 将操作人员输入的 简单的 任务描述 变为详细的 运动轨迹描述 。 例如，对一般的工业机器人来说，操作员可能只 输入机械手末端的目标位置和方位，而规划的任务便 是要确定出达到目标的关节轨迹的形状、运动的时间 和速度等。这里所说的轨迹是指随时间变化的位置、 速度和加速度。 11 简言之，机器人的工作过程，就是通过规划，将要求的任 务变为期望的运动和力，由控制环节根据期望的运动和力的信 号，产生相应的控制作用，以使机器人输出实际的运动和力， 从而完成期望的任务。这一过程表述如下图所示。这里，机器 人实际运动的情况通常还要反馈给规划级和控制级，以便对规 划和控制的结果做出适当的修正。 人 机 接 口 规 划 控 制 机 器 人 本 体 要求的任务 期望的 运动和力 实际的 运动和力 控制作用 图 机器人的工作原理示意图 12 上图中，要求的任务由操作人员输入给机器人， 为了使机器人操作方便、使用简单，必须允许操作人 员给出尽量简单的描述。 上图中，期望的运动和力是进行机器人控制所必 需的输入量，它们是机械手末端在每一个时刻的位姿 和速度，对于绝大多数情况，还要求给出每一时刻期 望的关节位移和速度，有些控制方法还要求给出期望 的加速度等。 13 对于 PTP控制 : 通常只给出机械手末端的起点和终点，有时也 给出一些中间经过点，所有这些点统称为路径点。 应注意这里所说的 “ 点 ” 不仅包括机械手末端的 位置，而且包括方位，因此描述一个点通常需要 6 个量。通常希望机械手末端的运动是光滑的，即它 具有连续的一阶导数，有时甚至要求具有连续的二 阶导数。不平滑的运动容易造成机构的磨损和破坏 ，甚至可能激发机械手的振动。因此规划的任务便 是要根据给定的路径点规划出通过这些点的光滑的 运动轨迹。 14 对于 CP控制 : 机械手末端的运动轨迹是根据任务的需要给定 的，但是它也必须按照一定的采样间隔，通过逆运 动学计算，将其变换到关节空间，然后在关节空间 中寻找光滑函数来拟合这些离散点最后，还有在 机器人的计算机内部如何表示轨迹，以及如何实时 地生成轨迹的问题。 15 轨迹规划问题又可以分为 关节空间的轨迹规划 和 直角空间的轨迹规划 。 4.1.2 关节空间法 关节空间法首先将在工具空间中期望的路径点， 通过逆运动学计算，得到期望的 关节位置 ，然后在关 节空间内，给每个关节找到一个经过中间点到达目的 终点的 光滑函数 ，同时使得每个关节到达中间点和终 点的 时间相同 ，这样便可保证机械手工具能够到达期 望的直角坐标位置。这里只要求各个关节在路径点之 间的 时间相同 ，而 各个关节的光滑函数的确定则是互 相独立的 。 16 下面具体介绍在关节空间内常用的两种规划方法 1） 三次多项式函数插值 考虑机械手末端在一定时间内从初始位置和方位移动 到目标位置和方位的问题。利用逆运动学计算，可以首先 求出一组起始和终了的关节位置现在的问题是求出一组 通过起点和终点的 光滑函数 。满足这个条件的光滑函数可 以有许多条，如下图所示： 17 00q 0fqt 00qq ffq t q 显然，这些光滑函数必须满足以下条件 ： 同时若要求在起点和终点的速度为零，即： 那么可以选择如下的三次多项式： 230 1 2 3q t a a t a t a t 作为所要求的光滑函数。式 4-3中有 4个待定系数，而 该式需满足式 4-1和 4-2的 4个约束条件，因此可以唯一地解 出这些系数： （ 4-3） （ 4-2） （ 4-1） 18 （ 4-4） 00 1 202 303 0 3 2 f f f f aq a a q q t a q q t 19 例： 设机械手的某个关节的起始关节角 0 150，并且机械手 原来是静止的。要求在 3秒钟内平滑地运动到 f=750时停下来 ( 即要求在终端时速度为零 )。规划出满足上述条件的平滑运动 的轨迹，并画出关节角位置、角速度及角加速度随时间变化的 曲线。 解： 根据所给约束条件，直接代入式 (4-4)，可得： a0=15， a1=0， a2=20， a3=-4.44 所求关节角的位置函数为： 231 5 2 0 4 . 4 4t t t 对上式求导，可以得到角速度和角加速度 24 0 1 3 .3 3 4 0 2 6 .6 6 t t t tt （ 4-5） （ 4-6） （ 4-7） 20 根据式 (4-5) (4-7)可画出它们随时间的变 化曲线如下图所示。由图看出，速度曲线为一抛 物线，加速度则为一直线。 利用三次多项式规划出的关节角的运动轨迹 21 2）抛物线连接的线性函数插值 前面介绍了利用三次多项式函数插值的规划方 法。另外一种常用方法是线性函数插值法，即用一 条直线将起点与终点连接起来。但是，简单的线性 函数插值将使得关节的运动速度在起点和终点处不 连续，它也意味着需要产生无穷大的加速度，这显 然是不希望的。因此可以考虑在起点和终点处，用 抛物线与直线连接起来，在抛物线段内，使用恒定 的加速度来平滑地改变速度，从而使得整个运动轨 迹的位置和速度是连续的。 22 线性函数插值图 利用抛物线过渡的线性函 数插值图 23 4.1.3 直角坐标 空间法 前面介绍的在关节空间内的规划，可以保证运动 轨迹经过给定的路径点。但是在直角坐标空间，路径 点之间的轨迹形状往往是十分复杂的，它取决于机械 手的运动学机构特性。在有些情况下，对机械手末端 的轨迹形状也有一定要求，如要求它在两点之间走一 条直线，或者沿着一个圆弧运动以绕过障碍物等。这 时便需要在直角坐标空间内规划机械手的运动轨迹 直角坐标空间的路径点，指的是机械手末端的工 具坐标相对于基坐标的位置和姿态每一个点由 6个 量组成，其中 3个量描述位置，另外 3个量描述姿态。 在直角坐标空间内规划的方法主要有： 线性函数 插值法 和 圆弧插值法 。 24 4.1.4 轨迹的实时生成 前面轨迹规划的任务，是根据给定的路径点规 划出运动轨迹的所有参数。 例如，在用三次多项式函数插值时，便是产生 出多项式系数 a0,a1,a2,a3从而得到整个轨迹的运动 方程： 230 1 2 3i i i iq t a a t a t a t 2 1 2 3 23 23 26 i i i ii q t a a t a t q t a a t 对上式求导，可以得到速度和加速度 25 4.1.5 路径的描述 前面讨论了在给定路径点的情况下如何规划出 运动轨迹的问题。但是还有一个如何描述路径点并 以合适的方式输入给机器人的问题。最常用的方法 便是利用机器人语言。 用户将要求实现的动作编成相应的应用程序， 其中有相应的语句用来描述轨迹规划，并通过相应 的控制作用来实现期望的运动。 26 4.2 机器人控制综述 机器人控制的基本目的： 告诉机器人要做什么 ; 机器人接受命令，并形成作业的控制策略 ; 保证正确完成作业 ; 通报作业完成情况。 27 机器人控制系统的特点 1)机器人有若干个关节 ， 典型工业业机器人有 5至 6个关节 。 每个关节由一 个伺服系统控制 ， 多个关节的运动要求各个伺服系统协同工作 。 2)机器人的工作任务是要求操作机的末端执行器进行空间点位运动或轨迹 运动 。 对机器人运动的控制 ， 需要进行复杂的坐标变换运算 ， 以及矩阵函 数的逆运算 。 3)机器人的数学模型是一个多变量 、 非线性和变参数的复杂模型 ， 各变量 之间还存在着耦合 ， 因此机器人的控制中经常使用前馈 、 补偿 、 解耦 、 自 适应等复杂控制技术 。 4)较高级的机器人要求对环境条件 、 控制指令进行测定和分析 ， 采用计算 机建立庞大的信息库 ， 用人工智能的方法进行控制 、 决策 、 管理和操作 ， 按照给定的要求自动选择最佳控制规律 。 28 机器人控制系统的功能 (1)伺服控制功能 该功能主要是指机器人的运动控制 ， 实现 机器人各关节的位置 、 速度 、 加速度等的控制 。 (2)运算功能 机器人运动学的正运算和逆运算是其中最基本 的部分 。 对于具有连续轨迹控制功能的机器人来说 ， 还需要 有直角坐标轨迹插补功能和一些必要的函数运算功能 。 在一 些高速度 、 高精度的机器人控制系统当中 ， 系统往往还要完 成机器人动力学模型和复杂控制算法等运算功能 。 (3)系统的管理功能 方便的人机交互功能。 具有对外部环境 (包括作业条件 )的检测和感觉功能。 系统的监控与故障诊断功能。 29 机器人控制的特点 机器人的控制问题是与其运动学和动力学问题密切相关 从控制观点看，机器人系统代表冗余的、多变量和本质上 非线性的控制系统，同时又是复杂的耦合动态系统。每个 控制任务本身就是一个动力学任务。 在实际研究中，往往把机器人控制系统简化为若干个低阶 子系统来描述。 30 机器人 控制方法的分类 根据不同的分类方法，机器人控制方式可以有 不同的分类。下图是一种常用的分类方法。从总体 上，机器人的控制方式可以分为 动作控制方式 和 示 教控制方式 。 按照被控对象来分，可以分为 位置控制、速度 控制、加速度控制、力控制、力矩控制、力和位置 混合控制 等等。 无论是位置控制或速度控制，从伺服反馈信号 的形式来看，又可以分为 基于关节空间的伺服控制 和 基于作业空间 (手部坐标 )的伺服控制 。 31 32 33 举例： 关节伺服控制 这是以关节位置或关节轨迹为目标值的控制形式。下图 给出了关节伺服系统的构成。若目标值以关节位移给出，则 如下图所示，各关节可以独立构成伺服系统，十分简单。 diq diq 第 i轴 第 i轴 目 标 值 轨 迹 生 成 第 i关节伺服系统 34 4.3 机器人控制系统的一般构成 从前面关于服务机器人的规划过程的介绍中可知，对于 一个具有高度智能的机器人，它的控制实际上包含了 “ 任务 规划 ” 、 “ 动作规划 ” 、 “ 轨迹规划 ” 和基于规模的 “ 伺服 控制 ” 等多个层次，如下图所示 ,机器人首先要 通过人机接 口获取操作者的指令 ，指令的形式可以是人的自然语言，或 者是由人发出的专用的指令语言 (用在大部分服务机器人上 ) ，也可以是通过示教工具输入的示教指令 (如一般的示教控 制机器人 )，或者键盘输人的机器人指令语言以及计算机程 序指令 (加大部分工业机器人 )，然后机器人对控制命令进行 解释理解 ，把操作者的命令分解为机器人可以实现的 “ 任务 ” ，这是 任务规划 。机器人针对各个任务进行动作分解，这 是 动作规划 。为了实现机器人的一系列动作，应该对机器人 每个关节的运动进行设计，这是机器人的 轨迹规划 。最底层 是 关节运动的伺服控制 。 35 36 机器人控制系统的硬件构成 (1) 37 机器人控制系统的硬件构成 (2) 38 PUMA560机器人控制系统 39 机器人控制系统的功能、组成 基本功能构成 记忆功能： 存储作业顺序、运动路径、运动方式、运动速度和 与生产工艺有关的信息。 示教功能： 离线编程，在线示教，间接示教。 在线示教包括示教盒和导引示教两种。 与外围设备联系功能： 输入和输出接口、通信接口、网络接口、同步接口。 坐标设臵功能： 有关节、绝对、工具、用户自定义四种坐标系。 人机接口： 示教盒、操作面板、显示屏。 传感器接口： 位臵检测、视觉、触觉、力觉等 位臵伺服功能： 机器人多轴联动、运动控制、速度和加速度控制、动态补偿等。 故障诊断安全保护功能： 运行时系统状态监视、故障状态下的安全保护和 故障自诊断。 40 机器人控制系统的组成 （ 1） 控制计算机 控制系统的调度指挥机构。一般为微型机、微处理器有 32 位、 64位等，如奔腾系列 CPU以及其他类型 CPU； （ 2） 示教盒 示教机器人的工作轨迹和参数设定，以及所有人机交互操作， 拥有自己独立的 CPU以及存储单元，与主计算机之间以串行通信方式实现信 息交互； （ 3） 操作面板 由各种操作按键、状态指示灯构成，只完成基本功能操作； （ 4） 硬盘和软盘存储 存储机器人工作程序的外围存储器； （ 5） 数字和模拟量输入输出 各种状态和控制命令的输入或输出； （ 6） 打印机接口 记录需要输出的各种信息； （ 7） 传感器接口 用于信息的自动检测，实现机器人柔顺控制，一般为力觉、 触觉和视觉传感器； （ 8） 轴控制器 完成机器人各关节位臵、速度和加速度控制； （ 9） 辅助设备控制 用于和机器人配合的辅助设备控制，如手爪变位器等； （ 10） 通信接口 实现机器人和其他设备的信息交换，一般有串行接口、并行 接口等； （ 11） 网络接口 。 41 机器人控制系统框图 42 机器人 的轨迹控制 机械手由初始点 (位臵和姿态 )运动到终止点经过的空间曲线 称为路径。 轨迹规划方法一般是在机器人初始位臵和目标位臵之间用多 项式函数来“内插”或“逼近”给定的路径，并产生一系列 “控制设定点”。路径端点一般是在笛卡儿坐标中给出的。 如果需要某些位臵的关节坐标，则可调用运动学逆问题求解 程序，进行必要的转换。 在给定的两端点之间，常有多条可能的轨迹。而轨迹控 制就是控制机器人手端沿着一定的目标轨迹运动。因此，目 标轨迹的给定方法和如何控制机器人手臂使之高精度地跟踪 目标轨迹的方法是轨迹控制的两个主要内容。 给定目标轨迹的方式有 示教再现方式 和 数控方式 （ 离线 编程 ）两种。 43 示教再现方式 示教再现方式是在机器工作之前，让机器人手端沿目标轨 迹移动，同时将位臵及速度等数据存入机器人控制计算机 中。在机器人工作时再现所示教的动作，使手端沿目标轨 迹运动。 示教时使机器人手臂运动的方法有两种：一种是用示教盒 上的控制按钮发出各种运动指令；另一种是操作者直接用 手抓住机器人手部，使其手端按目标轨迹运动。轨迹记忆 再现的方式有点位控制 (PTP)和连续路径控制 (CP)。点位 控制主要用于点焊作业、更换刀具或其他工具等情况。连 续路径控制主要用于弧焊、喷漆等作业 。 44 数控方式 数控方式与数控机床的控制方式一样，是把目标轨迹用 数值数据的形式给出。这些数据是根据工作任务的需要设 臵的。 无论是采用示教再现方式还是用数值方式，都需要生成点 与点之间的目标轨迹。此种目标轨迹要根据不同的情况要 求生成。但是也要遵循一些共同的原则。 例如，生成的目标轨迹应是实际上能实现的平滑的轨 迹；要保证位臵、速度及加速度的连续性。保证手端轨迹、 速度及加速度的连续性，是通过各关节变量的连续性实现 的。 45 机器人的力控制一般与位臵控制融合在一起形成位臵和力 的混合控制。 例如： 步行机器人在行走时，足与地面的接触力在不断变 化，对腿的各关节控制是一个典型且严格的位臵和力混合 控制问题。腿在支撑状态时，由于机体的运动，支撑点与 步行机器人重心间的相对位臵在不断变化，导致足与地面 接触力的不断变化，同时要对各关节的位臵进行控制。在 这种情况下，位臵控制与力控制组成一个有机整体， 力控 制是在正确的位臵控制基础上进一步的控制内容。 机器人的力控制 46 作业约束与力控制 机器人手端 (常为机器人手臂端部安装的工具 )与环境 (作业 对象 )接触时，环境的几何特性构成对作业的约束，这种 约束称为自然约束。自然约束是指在某种特定的接触情况 下自然发生的约束，而与机器人的希望或打算作的运动无 关。 例如，当手部与固定刚性表面接触时，不能自由穿过这个 表面，称为自然位臵约束；若这个表面是光滑的，则不能 对手施加沿表面切线方向的力，称为自然力约束。一般可 将接触表面定义为一个广义曲面，沿曲面法线方向定义自 然位臵约束，沿切线方向定义自然力约束。 47 位臵和力控制系统结构 具有力反馈的控制系统如下图： 坐 标 变 换 关 节 伺 服 机 械 手 位 置 机 器 人 本 体 传 感 器策 略 坐 标 变 换 原 运 动 指 令 新 运 动 指 令 反 作 用 变 形 环 境 位 置 + - + - 力 其工作过程为：机器人开始工作时，机器人手端 (或安装 在手臂端部的工具 )按指令要求沿目标轨迹和给定速度运 动。当手端与环境接触时，安装在机器人上的接触传感 器或力传感器感觉到接触的发生。机器人控制程序按新 的自然约束和人工约束来执行新的控制策略，即位臵与 力的混合控制。 48 4.4 机器人传感器 4.4.1 传感器的功能与分类 4.4.2 传感器的选择要求 4.4.3 内部测量用 传感器 4.4.4 外部测量用 传感器 4.4.5 运动机器人的传感器 4.4.6 传感器与集成控制 49 4.4 机器人的传感器 几乎所有的机器人都使用 内部传感嚣 如：为测量回转关节位臵的 轴角编码器， 测量速度以控制其运动的 测速计 。 大多数控制器也具备接口能力，故来自输送装臵，机床以 及机器人本身的信号，可被综合利用以完成一项任务。 外部传感器 ，如视觉传感器，可为更高层次的机器人控制 提供大得多的适应能力，也就是给工业机器人增加了自动 检测能力。 50 4.4.1 传感器的功能、定义与分类 人类熟悉的五种感觉，即视觉、嗅觉、味觉、听觉和触觉。 视觉的最重要功能是选择合适的、安全的运动路径。双目 视觉和其它知觉的刺激，使我们能辨别物体的距离。彩色 视觉可以很快辨别千百万种明暗不同的光线和颜色。由高 密度杆型和锥型感受体所提供的空间鉴别力，使我们能在 适宜的光线下，分辨尘埃微粒。我们对光亮的敏感度是如 此之高，可以在漆黑的夜晚，看见 30英里以外的烛光。从 很亮的环境到很暗的环境，靠自动亮度控制，可以很快地 调整适应。靠眼睛供给我们需要的大部分信息。据估计， 传给大脑的信息中，有 70来自视觉器官。 51 4.4.1.1 听觉 象视觉一样，听觉也是立体的，可使我们判断声音的方向 和距离。甚至在我们出生之前，这种感觉就发育得很好。 当我们睡觉时，它也在很好地工作。它是如此的敏锐，以 致很多母亲能够听到在另一个房间里新生婴儿的呼吸。我 们也可以利用听觉来选择适当的运动形式，特别是当视觉 丧失或视线受阻时，比如我们还没有看见汽车，而听到它 开来，便是如此。我们也可用听觉作出判断。例如，很多 富有经验的汽车维修工，只凭听发动机运转的声音，即可 正确地辨别是否存在问题。我们可以区分很多不同的声调 和波长，从而能够区分和辨识世界上数以万计的物体和现 象。 52 4.4.1.2 嗅觉和味觉 无须再用任何其它器官，我们的嗅觉就能使我们区分很多 物体和现象。嗅觉在帮助我们辨识那些看不见的或隐藏的 东西，如气体时是特别重要的。 味觉在确定食物可饮用性时也很重要。四种味道 苦、 酸、咸和甜有助于提高我们摄取基本营养品的食欲。很多 人都会说他们的味觉发育得太好了。因而，可以用我们的 味觉器官去识别和区分很多物体。例如，可以察觉食物中 的微量金属 (这就是为什么我们不用金属餐具去点调美昧 食品的原因 )，以及那些既看不见，又闻不到的某些气体 或化学物质。 53 4.4.1.3 触觉 触觉蕴含比我们通常想象更高的敏感度。在我们的皮肤中， 植入了成千上万的压力、温度和疼痛传感器。例如，约有 2百万个疼痛传感器， 50万个压力传感器和 20万个温度传 感器不均匀地遍布人体，主要在表皮。例如，膝盖每平方 厘米有 232个疼痛传感器，大姆指上每平方厦米有 60个而 鼻子尖上每平方厘米有 44个。当其它感官失效或受到干扰 时，我们还可以用这种感觉去辨识相区分物体和现象。比 如说，无需其它感官就可以感觉和辨识则我们背上的一只 毛虫，并采取相应的行动。 54 4.4.1.4 动觉和平衡觉 动觉感官 位于筋、关节和肌肉等处的感觉接受器可以告知 大脑、整个身体的位臵和运动。它使我们不必盯着自己的 腿就能走路，收缩肌肉而无须看它。闭着眼睛也可用手摸 到鼻子。 平衡的感官 主要位于内耳的前庭感官提供这种平衡感， 这种感官告诉我们是头朝上还是脚朝下，是加快还是减慢， 是上升还是下降。当我们乘座游戏车时，正是这种感官的 巧妙控制给我们以惊险之感。 55 4.4.1.5 传感器的定义和组成 传感器按一定规律实现信号检测并将被测量 (物理的、化学的 和生物的信息 )通过变送器变换为另一种物理量 (通常是电压或 电流量 )。它既能把非电量变换为电量，也能实现电量之间或 非电量之间的互相转换。总而言之，一切获取信息的仪表器件 都可称为传感器。 国际上，传感技术被列为六大核心技术 (计算机、激光、通讯、 半到体、超导和传感 )之一。传感技术也是现代信息技术的三 大基础 (传感技术、通讯技术、计算机技术 )之一。 传感器一般由敏感元件、转换元件、基本转换电路三部分组成。 56 4.4.1.6 传感器的分类 传感器可以按不同的方式进行分类。例如：按被测物理量、 按传感器的工作原理、按传感器转换能量的情况、按传感 器的工作机理、按传感器输出信号的形式 (模拟信号、数 字信号 )等分类。 按机器人用传感器功能可分为检测内部状态信息传感器和 检测外部对象和外部环境状态的外部信息传感器。 内部信息传感器 包括检测位臵、速度、力、力矩、温 度以及异常变化的传感器。 外部信息传感器 包括视觉传感器、触觉传感器、力觉 传感器、接近觉传感器、角度觉 (平衡觉 )传感器等。具有 多种外部传感器是先进机器人的重要标志。 57 4.4.2 传感器的选择要求 传感器类型的选择 传感器性能指标的确定 传感器物理特征的选挥 58 一、传感器类型的选择 1从机器人对传感器的需要来选择 机器人对传感器的一般要求是： (1)精度高，重复性好。 (2)稳定性好，可靠性高。 (3)抗干扰能力强。 (4)重量轻，体积小，安装方便可靠。 (5)价格便宜。 59 2从加工任务的要求来选择 在现代工业中，机器人被用于执行各种加工任务，其中比 较常见的加工任务有物料搬运、装配、喷漆、焊接、检验 等。 不同的加工任务对机器人提出了不同的要求。 60 3从机器人控制的要求来选择 机器人控制需要采用传感器检测机器人的运动位臵、速度、 加速度。 除了较简单的开环控制机器人外，多数机器人都采用了位 臵传感器作为闭环控制器的反馈元件。机器人根据位臵传 感器反馈的位臵信息，对机器人的运动误差进行补偿。 不少机器人还装备有速度传感器和加速度传感器。加速度 传感器可以检测机器人构件受到的惯性力，使控制能够补 偿惯性力引起的变形误差。速度检测用于预测机器人的运 动时间，计算和控制由离心力引起的变形误差。 61 4从辅助工作的要求来选择 工业机器人在从事某些辅助工作时，也要求有一定的 感觉能力。这些辅助工作包括产品的检验和工件的准备等。 机器人在外观检验中的应用日益增多。机器人在这方 面的主要用途有检查毛刺、裂缝或孔洞的存在，确定表面 粗糙度和装饰质量，检查装配体的完成等。在外观检验中， 机器人主要需要视觉能力，有时也需要其他类型的传感器。 62 5从安全方面的要求来选择 从安全方面考虑，机器人对传感器的要求包括以下两个方面： (1)为了使机器人安全地工作而不受损坏，机器人的各个构件 都不能超过其受力极限。 2)从保护机器人使用者的安全出发，也要考虑对机器人传感 器的要求。 63 二、传感器性能指标的确定 (1)灵敏度 (2)线性度 (3)测量范围 (4)精度 (5)重复性 (6)分辨率 (7)响应时间 (8)可靠性 64 三、传感器物理特征的选择 (1)尺寸和重量 (2)输出形式 (3)可插接性 65 4.4.3 内部传感器 电位器 ：电位器是 种典型的位臵传感器， 可分为直线型 (测量位移 )和旋转型 (测量角 度 )。电位器由环状或棒状电阻丝和滑动片 (或称为电刷 )组成，滑动片接触电阻丝取 出电信号。电刷与驱动器连成 体，将其 线位移或角位移转换成电阻的变化，在电 路中以电压或电流的变化形式输出。 电位器可分为导电塑料、线绕式、混合式 等滑片型和磁阻式、光标式等非接触型。 66 测速发电机 ：测速发电机是利用发电机原理的速度传感器 或角速度传感器。 根据这个原理测量角速度的测速发电机，可按其构造分为 直流测速发电机、交流测速发电机和感应式交流测速发电 机。 直流测速发电机的定子是永久磁铁，转子是线圈绕组。可 以测量 0 10000r min的旋转速度，线性度为 0.1%；此 外，停机时不易产生残留电压，因此，它最适宜作速度传 感器。 67 光学编码器 ：光学编码器是机器人关节伺服系统中常用的 一种检测装臵；它实际是一种量化式的模拟数字转换器。 将机械轴的转角值或直线运动的位移值转换成相应的电脉 冲。 和所有量化式编码器一样，光学编码器分为增量式和 绝对式两种。 所谓增量式编码器，即在编码盘上的读数起始点是不固定 的，它从读数起始点开始，把角位移或线位移的变化量进 行累积检测。它只能检测角值或线值的变化量 (增量 )故 称为增量式编码器。 所谓绝对式编码器，其读数起始点是给定的，它以编码盘 固有的某图案为起始点，检测角位移或线位移。它能同时 检测角值或线值的初始量和增量，也就是能取出总量 (绝 对量 )，放称为绝对式编码器。 68 69 4.4.4 外部传感器 4.4.4.1 触觉传感器 机器人的触觉广义上可获取的信息是：接触信息；狭小区 域上的压力信息；分布压力信息；力和力矩信息；滑觉信 息。这些信息分别用于触觉识别和触觉控制。从检测信息 及等级考虑，触觉识别可分为点信息识别、平面信息识别 和空间信息识别 3种。 接触觉传感器 ： 单向微动开关 当规定的位移或力作用到 可动部分 (称为执行器 )时，开关的接点断开或接通而发出 相应的信号。 70 接近开关 ： 非接触式接近传感器有高频振荡式屈感应式、 电容感应式、超声波式、气动式、光电式、光纤式等多种 接近开关。 光电开关 是由 LED光源和光电二极管或光电三极管等光敏 元件，相隔一定距离间构成的透光式开关。当充当基准位 臵的遮光片通过光源和光敏元件间的缝隙时，光射不到光 敏元件上，而起到开关的作用。光电开关的特点是非接触 检测，精度可达 0.5mm左右。 71 触须传惑器 触须传感器由须状触头及其检测部构成，触头由具有一 定长度的柔空软条丝构成，它与物体接触所产生的弯曲由 在根部的检测单元检测。与昆虫的触角的功能一样，触须 传感器的功能是识别接近的物体用于确认所设定的动作 的结束，以及根据接触发出回避动作的指令或搜索对象物 的存在。 72 触觉传感器阵列 人类的触觉能力是相当强的。人们不但能够拣起一个物体， 而且不用眼睛也能识别它的外形，并辨别出它是什么东西。 许多小型物体完全可以靠人的触觉辨认出来，如螺钉、开 口销、圆销等。如果要求机器人能够进行复杂的装配工 作它也需要具有这种能力。采用多个接触传感器组成的 触觉传感器阵列是辨认物体的方法之一。 73 4.4.4.2 滑觉传感器 滑觉传感器是检测垂直加压方向的力和位移的传感器。用 手爪抓取处于水平位臵的物体时，手爪对物体施加水平压 力，如果压力较小，垂直方向作用的重力会克服这个压力 使物体下滑。能够克服重力的手抓把持力称为最小把持力。 （ a）力的平衡 （ b）重心的移动 74 75 4.4.4.3 力觉传感器 力觉传感器是一类触觉传感器，它在机器人和机电一体化 设备中具有广泛的应用，这里专门加以介绍。 力和力矩传感器是用来检测设备内部力或与外界环境相互 作用力为目的的，力不是直接可测量的物理量，力是通过 其他物理量间接测量出的。 力传感器可用作变换器，如压电元件，它可提供一个与变 形、亦即作用于接触点的力成正比的信号。这样的测量可 用以提供碰撞复原时的力反馈，或使机器人卡爪能够夹持 像鸡蛋一类的易损物体而不弄碎它。 76 力和力矩的一般检测方法 (1)通过检测物体弹性变形测量力，如采用应变片、弹簧的变 形测量力； (2)通过检测物体压电效应检测力； (3)通过检测物体压磁效应检测力； (4)采用电动机、液压马达驱动的设备可以通过检测电动机电 流及液压马达油压等方法测量力或转矩； (5)装有速度、加速度传感器的设备，可以通过速度与加速度 的测量推出作用力。 77 4.4.4.4 力觉传感器原理和腕力传感器 力觉传感器主要使用的元件是电阻应变片。电阻应变片利 用了金属丝拉伸时电阻变大的现象，它被贴在加力的方向 上。电阻应变片用导线接到外部电路上可测定输出电压， 得出电阻值的变化。 作用在一点的负载，包含力的 3个分量和力矩的 3个分量， 能够同时测出这 6个分量的传感器是六轴力觉传感器。机 器人的力控制主要控制机器人手爪的任意方向的负载分 量因此需要六轴力觉传感器。六轴传感器一般安装在机 器人手腕上，因此也称为 腕力传感器 。 78 腕力传感器分类 筒式腕力传感器 十字形腕力传感器 79 4.4.4.5 接近与距离觉传感器 接近与距离觉传感器是机器人用以探测自身与周围物体之 间相对位臵和距离的传感器。它的使用对机器人工作过程 中适时地进行轨迹规划与防止事故发生具有重要意义。人 类没有专门的接近觉器官，如果仿照人的功能使机器人具 有接近觉将非常复杂，所以机器人采用了专门的接近觉传 感器。 它主要起以下 3个方面的作用：在接触对象物前得到必要 的信息，为后面动作做准备；发现障碍物时，改变路径或 停止，以免发生碰撞；得到对象物体表面形状的信息。 80 分类 由于这类传感器可用以感知对象位臵，故也被称为 位臵觉 传感器 。传感器越接近物体越能精确地确定物体位臵，因 此常安装于机器人的手部。 根据感知范围 (或距离 )，接近觉传感器大致可分为 3类：感 知近距离物体 (mm级 )的有磁力式 (感应式 )、气压式、电容 式等；感知中距离 (大致 30cm以内 )物体的有红外光电式： 感知远距离 (30cm以外 )物体有超声式和激光式。视觉传感 器也可作为接近觉传感器。 81 主要距离传感器 磁力式接近传感器 ：这种传感器不大受光、热、物体表面 特征影响，可小型化与轻量化。但只能探测金属对象。 日本日立公司将其用于孤焊机器人上，用以跟踪焊缝。在 200 以下探测距离 0 8mm，误差只有 4。 气压式接近传感器 ： 这种传感器具有较强防火、防磁、 防辐射能力，但要求气源保持一定程度的净化。 红外式接近传感器 ： 其特点在于发送器与接受器尺寸都 很小，因此可以方便地安装于机器人手部。红外线传感器 能根容易地检测出工作空间内某物体的存在与否，但作为 距离的测量仍有很复杂的问题。 82 83 超声波距离传感器 ：超声式接近传感器是用于机器人对周 围物体的存在与距离的探测。尤其对移动式机器人，安装 这种传感器可随时探测前进道路上是否出现障碍物，以免 发生碰撞。 超声波发生器有压电式、电磁式及磁滞伸缩式等。在检测 技术中最常用的是压电式。 84 85 4.4.4.6 视觉传感器 机器人视觉系统 ：如同人类视觉系统的作用一样，机器人 视觉系统赋予机器人一种高级感觉机构，使得机器人能以 “智能”和灵活的方式对其周围环境作出反应。机器人的 视觉信息系统类似人的视觉信息系统，它包括图像传感器、 数据传递系统，以及计算机和处理系统。 机器人视觉 ：利用视觉传感器 (如摄像机 )获取三维景物的 二维图像，通过视觉处理器对一幅或多幅图像进行处理、 分析和解释，得到有关景物的符号描述，并为特定任务提 供有用的信息，用于指导机器人的动作。机器人视觉可以 划分为六个主要部分：感觉与处理、分割、描述、识别、 解释。根据上述过程所涉及的方法和技术的复杂性可分为 3个处理层次：低层视觉处理、中层视觉处理和高层视觉 处理。 86 (1) 机器人视觉系统的发展 第一代系统根据物体的剪影工作，可由其剪影形状推断诸 如物体的位臵，方位和尺寸等参数。此种系统以二值即两 个灰度级图象处理为其特征，而图象系出逆光景象生成。 第二代机器人视觉系统采用若干灰度等级以表征物体。这 种系统可根据面光景象工作，并可区分纹理模式。第三代 系统不仅检测灰度，而且采用立体技术以确定景象中可见 物体的三维坐标。更高级的系统甚至可推断出不可见表面， 例如一个物体背面的某些信息。现在正处于机器人视觉系 统的第三代。 87 机器人视觉系统的重要特点是数据量大且要求处理速度快。 实用的机器人视觉系统由硬件和软件两部分组成。 硬件部分包括：景物和距离传感器、照明和光学系统、 视频信号数字化设备、视频信号快速处理器、计算机及其 外设、机器人或机械手及其控制器； 软件部分包括：计算机系统软件、机器人视觉处理算 法、机器人控制软件。 88 从机器人应用角度，视觉技术有两大类： 第一类是机器人控制的机器视觉。即通过传感器来控制机 器人的操作和运动，这种应用的特殊要求是满足机器人控 制的高速计算，因而采用的技术必须很简单。 另一种机器人视觉应用是与质量控制的检验过程有关的， 虽然也有高速计算的要求，但速度可能取决于传送装臵， 而不是机器人。工作状态大部分是立体型的，故可能需要 采用更尖端的技术。 89 (2) 机器人视觉应用的几个关键要素 照明系统 摄象机定位、焦距、变焦和光圈控制 图像的数字化 图像处理速度 90 (3) 机器人视觉系统的应用 机器人的视觉技术主要应用在下述两个方面： (1)装配机器人 (机械手 )视觉装臵。要求视觉系统必须做到： 识别传送带上所要装配的机械零件；确定该零件的空间位 臵。据此信息控制机械手的动作，做到准确装配。对机械 零件的检查；检查工件的完好性；量测工件的极限尺寸； 检查工件的磨损等。此外，机械手还可根据视觉的反馈信 息进行自功焊接、喷漆和自动上下料等， (2)行走机器人视觉装臵。要求视觉系统能够识别室内或室 外的景物，进行道路跟踪和自主导航。用以完成危险材料 的搬运和野外作业等任务 ； 91 4.4.5 运动机器人的传感器 自主自导的运动机器人需要一些固定式机器人所不需要的 特殊传感器。从安全方面考虑非常必要为运动机器人配备 若干传感装臵，例如使机器人避免碰撞或利用传感器反馈 信息进行导引、定位以及寻找目标等。这些包括接触式触 觉传感器、接近传感器、局部及整体位臵传感器和水平传 感器。 运动机器人需要一些特殊传感器。进而由于传感器可能用 于控制速度范围为 l 20英尺 /秒的机器人，因此高速算法 也是需要的。接触开关、接近探测器、导引信号装臵、光 和声探测器、水平指示器以及局部和整体定位装臵可能都 是需要的。 92 运动机器人所需要的最重要也是最困难的传感器系统之一 就是定位装臵。局部和整体位臵信息都可能需要。这种信 息的准确度对确定机器人控制对策也是很重要的，因为机 械手作业的成功和淮确与机器人定位的成功和准确直接有 关。在车轮上安装轴角编码对短距离可提供准确信息，而 由于轮子打滑以及其它因素，对长距离可能造成大的累积 误差。所以，一些可修正确定位臵的整体方法也是需要的。 93 4.4.6 传感器与集成控制 因为一台智能机器人可能采用很多种传感器，所以把传感 的信息和存储的信息集成起来，形成控制规则也是重要的 问题。在某些情况下，一台计算机就完全能够控制机器人。 在某些复杂系统中，运动机器人或柔性制造系统可能要采 用分层的、分散的计算机。一台执行控制器可用以完成总 体规划。它把信息传递给一系列专用的处理器，以控制机 器人各中功能，并从传感器系统接受输入信号。不同的层 次可用来完成不同的任务。 94 分散的传感器和控制系统在许多方面很像人类的中枢神经 系统。很多动作可由脊椎神经网络控制，而无需大脑的意 识控制。这种局部反应和自主功能对人类的生存是必要的， 如何设法在机器人上仿真实现这类功能也是非常重要的。 对机器人这类机构的研究将使我们进一步理解如何才能让 机器工人作得更像人类一样。